كيف يمكنك استخدام Python لكسب المال؟

بايثون لديها الكثير من المزايا وميزة تنافسية لدفع الصناعة المالية إلى النجاح. أحد الأسباب هو النظام الإيكولوجي القوي ، الذي يتألف من ملايين المستخدمين ، والأُطر ، والبرامج التعليمية. يقترب قطاع التمويل من حقبة جديدة بمساعدة بيثون ومكتباتها.

نظرًا للكم المتزايد من البيانات المالية ، لم يعد الأشخاص قادرين على مراجعة وتقييمها بشكل احترافي. لذلك ، تصعد الآلات للحصول على الوظيفة وبأداء منخفض التكلفة بشكل لا يصدق وعالي السرعة ، تقوم بتحليل البيانات المالية. هناك علاقة وثيقة بين الذكاء الاصطناعي والتمويل. لذلك ، فليس من المستغرب أن تصبح بيثون لغة الانتقال إلى تحليل البيانات المدعومة من منظمة العفو الدولية.

قبل البدء في استخدام Python للتحليلات المالية ، يجب أن تتعلم أساسيات لغة البرمجة هذه. على سبيل المثال ، تتكون هذه الدورة من نظرة حول مفاهيم بيثون وبعض النصائح العملية حول علم البيانات التي أجريت مع بيثون.

لماذا تعتبر بيثون مثالية لكسب المال؟

Python هي لغة برمجة عالية المستوى للأغراض العامة مع واحدة من أفضل أنظمة الدعم في هذا المجال. تسعى هذه اللغة لتكون صديقة للمبتدئين مع بناء الجملة البسيط ، تشبه إلى حد كبير اللغة الإنجليزية القياسية.

علاوة على ذلك ، فإن الاستخدام الشامل لبيثون هو مزيج من اللغة الإنجليزية والرياضيات عندما يتعلق الأمر باستخدام بيثون للتمويل. لذلك ، فإن بناء جملة بايثون لا يختلف عن الطريقة المعتادة لكتابة الخوارزميات الرياضية والمالية.

مع Python ، يمكنك تبسيط المهام الرئيسية للتحليلات المالية: جمع البيانات ، والحسابات الرياضية المتقدمة ، وتصور النتائج. بفضل المجموعة الواسعة من مكتبات Python ، من السهل العثور على الوحدة النمطية الأنسب لتحليل بياناتك.

بالنسبة لمحللي البيانات المنتظمين ، يعد فهم الحسابات الإحصائية واستنادها إلى كميات هائلة من البيانات باهظ التكلفة ويستغرق وقتًا طويلاً ومعقدًا. باستخدام Python ، يبسط المحللون هذه الإجراءات ويمكنهم بناء تصورات مفيدة للنتائج.

بالإضافة إلى ذلك ، بيثون للتمويل هو خيار شعبي بسبب أساسها القوي لإنشاء شبكات عصبية وذكاء اصطناعي. يمكن أن تقدم نماذج التعلم الآلي هذه تنبؤات وفقًا للبيانات المجمعة.

مع هذه الاحتمالات وبناء الجملة الصديق للمبتدئين ، فلا عجب لماذا أصبحت بيثون اللغة الأساسية للمشروعات المالية. إنه يعيد تشكيل الطريقة التي يؤدي بها المحللون تحليلات التمويل القائمة على البيانات التي تدعمها أطر عمل قوية.

استخدم أدوات لإجراء التحليلات المالية مع بيثون

التحليلات المالية والبيانات هي مفهوم لاستخدام التكنولوجيا والبرامج ذات الخوارزميات المتطورة والحسابات الرياضية لجمع البيانات ومعالجتها وتحليلها. وفقًا للبيانات التي تم جمعها ، من الممكن التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية ، واتخاذ القرارات ، وتحديد تفاصيل الثاقبة الأخرى. هذه التوقعات مهمة عندما يتعلق الأمر ببناء أنظمة إدارة المخاطر أو تحديد الحركات المحتملة في الأسواق المالية.

Python: الحصول على تحليل للبيانات

يجب أن يكون الاستثمار في الأسهم اختيارًا محسوبًا جيدًا لأنك دائمًا ما تكون عرضة لخطر فقدان قيمة الأسهم ، مما يؤدي إلى خسارة الأموال. على الرغم من أنه من المغري استكشاف منصات التداول عبر الإنترنت والاستثمار في الأسهم المرغوبة ، إلا أنه لا ينبغي عليك القيام بذلك بناءً على الحدس أو الحظ أو مجرد صدفة.

بالنسبة للمشروعات المالية ، يعد تصور البيانات أحد الجوانب الأساسية. لذلك ، من المريح استيراد هذه الميزات من مكتبة Matplotlib. هناك أنواع مختلفة من المخططات التي يمكنك استخدامها لتوضيح البيانات بطريقة سهلة الاستخدام. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك تصفية البيانات عن طريق تحديد متوسط الأسعار أو معدلات العائد المقدرة.

تعلم الآلة في التحليلات المالية

إن توقع الاتجاهات السائدة في سوق الأوراق المالية ، والتي ستنخفض الأسعار ، والتي لن ترتفع ، ليست طريقًا ذا اتجاه واحد. هناك العديد من العوامل التي تنطوي على سقوط أو نجاح أسهم الشركة.

يمكن لـ Python في مجال التمويل تدريب أنظمة التعليم الآلي لجمع المعلومات حول البيانات الإحصائية للشركات ، وأحدث الإعلانات ، ونتائج الإيرادات ، وغيرها من المعلومات المفيدة المحتملة. يمكن ربط أي من هذه الجوانب مباشرة بمستقبل الشركة. ومع ذلك ، فإن جميع استثمارات الأسهم محفوفة بالمخاطر ، وحتى تحليلات البيانات المالية المتقدمة أو التعلم الآلي قد تكون خاطئة.

يتضمن أحد استخدامات Python للتمويل عملات مشفرة وقيمها المتغيرة بسرعة. ستستخدم Python لإجراء تحليل البيانات للتنبؤ بأسعار الصرف الممكنة. يجب على كل شركة تقريبًا مرتبطة بالعملات المشفرة وتبادلها استخدام هذه الأدوات للتحليل. على سبيل المثال ، Anaconda هي الأداة التي يجب تثبيتها إذا كنت ترغب في تحليل البيانات المتعلقة بالعملات الرقمية.

عندما يتعلق الأمر بحزم ML مع Python ، فإن Scikit-Learn هو الاختيار الواضح للعديد من المحللين. يوفر خوارزميات مبسطة لـ ML يمكنها التنبؤ بالميول المالية المستقبلية من السياق الحالي.

بيثون لكسب المال: تحليل البيانات المالية الكبيرة

بيثون هو خيار قوي لإجراء التحليل الكمي الذي يشير إلى التحقيق في البيانات المالية الضخمة. مع المكتبات مثل Pandas أو Scikit-learn أو PyBrain أو وحدات أخرى مماثلة ، يمكنك بسهولة إدارة قواعد البيانات الضخمة وتصور النتائج.

لذلك ، يمكنك بسهولة إنشاء مخططات لأسعار النطاق والتوجهات الأخرى في العالم المالي. يمكنك تطبيق العمليات الحسابية المعقدة لبناء سياق لمزيد من التوقعات والرؤى.

البرامج المصرفية

يتم تطبيق بايثون في التمويل لأكثر من تحليل البيانات وحسب. على سبيل المثال ، يستخدم العديد من أجهزة الصراف الآلي Python لإجراء معاملات مالية أكثر سلاسة. تشجع العديد من البنوك موظفيها على تعلم Python نظرًا لزيادة استخدام هذه اللغة في عمليات البنك المختلفة. يشير تطبيق آخر لـ Python في مجال الخدمات المصرفية إلى تحسين الحلول المصرفية عبر الإنترنت باستخدام الخوارزميات.